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我們已經(jīng)看到，模式分析和機器智能應(yīng)用于圖像，音頻和視頻信號以及自然語言文本的最新發(fā)展非常顯著，但應(yīng)用于人為產(chǎn)生的另一人工制品(計算機程序源代碼)的應(yīng)用卻沒有那么多。在2018年KDD的FEED研討會上將發(fā)表的一篇論文中，我們展示了一個朝著代碼的語義分析取得發(fā)展的系統(tǒng)。這樣，我們?yōu)闄C器真正推理程序代碼并從中學習提供了基礎(chǔ)。

最近在IJCAI 2018上進行了展示的這項工作是由IBM社會公益事業(yè)研究員Evan Patterson構(gòu)思和領(lǐng)導(dǎo)的，專門研究數(shù)據(jù)科學軟件。數(shù)據(jù)科學程序是一種特別的計算機代碼，通常很短，但是充滿了語義豐富的內(nèi)容，這些內(nèi)容指定了一系列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，分析，建模和解釋操作。我們的技術(shù)執(zhí)行數(shù)據(jù)分析(想象一個R或Python腳本)并捕獲分析中調(diào)用的所有函數(shù)。然后將這些功能連接到數(shù)據(jù)科學本體我們已經(jīng)創(chuàng)建，執(zhí)行了幾個簡化步驟并生成了程序的語義流程圖表示。例如，下面的流程圖是根據(jù)類風濕關(guān)節(jié)炎數(shù)據(jù)自動生成的。

該技術(shù)適用于各種編程語言和程序包。下面的三個代碼段是用R編寫的，帶有NumPy和SciPy軟件包的Python，以及帶有Pandas和Scikit-learn軟件包的Python。全部產(chǎn)生完全相同的語義流程圖。

數(shù)據(jù)科學本體是用我們開辟的一種新的本體語言編寫的，名為Monoidal本體和計算語言(Monocl)。該工作線于2016年與多發(fā)性硬化癥加速治療項目合作啟動。